Studie Global Electronics Association mezi 111 výrobci desek plošných spojů ukazuje rozevřené nůžky. V jihovýchodní Asii používá AI 89 % firem, v Evropě 58 %. A 62 % severoamerických respondentů zatím nevidí žádný jasný přínos. Ten rozdíl nedělají modely.
Osm procent. Tolik výrobců desek plošných spojů má podle dubnové studie Global Electronics Association umělou inteligenci integrovanou do výrobních systémů. Přitom 68 % z nich tvrdí, že AI používá.
Celý ten příběh se odehrává mezi šedesáti osmi a osmi.
Asociace, do června 2025 známá jako IPC, dnes zastřešuje přes tři tisíce členských firem. Mezi lednem a dubnem 2026 sebrala odpovědi od 111 lidí z výroby DPS a doplnila je šesti anonymními rozhovory s manažery. Vzorek má těžiště v Asii. Sedmdesát šest respondentů má hlavní výrobu v pevninské Číně, 31 na Tchaj-wanu, 18 v jihovýchodní Asii, 21 v Severní Americe a 12 v Evropě. U posledních tří skupin jde o malé báze a sama asociace je v každé tabulce označuje hvězdičkou. Ta čísla ukazují směr, nic přesnějšího z nich nevymáčknete.
Rozdíly mezi regiony přitom nevznikají na úrovni technologie. Na omezení samotných modelů si stěžuje jen pětina firem. Nahoře v žebříčku brzd sedí kvalita dat a fakt, že za AI ve firmě nikdo pořádně neodpovídá. Evropa, která dnes vyrábí zhruba 2 % světové produkce DPS, na tom není dobře ani v jednom.
Kdo tvrdí, že AI používá
| Region | Používá AI | Plně integrováno do výroby | AI zatím neběží v provozu |
|---|---|---|---|
| Celkem (N=111) | 68 % | 8 % | 32 % |
| Pevninská Čína (76) | 72 % | 11 % | 26 % |
| Tchaj-wan (31) | 68 % | 10 % | 29 % |
| Jihovýchodní Asie (18) | 89 % | 17 % | 6 % |
| Evropa (12) | 58 % | 8 % | 25 % |
| Severní Amerika (21) | 62 % | 5 % | 57 % |
Jihovýchodní Asie je nahoře ve všech třech sloupcích, u posledního obráceně. Firmy, které tam v posledních letech stavěly nové kapacity, nasazovaly AI rovnou do čerstvě postavených linek. Projevuje se to i na způsobu nasazení. Sedmašedesát procent z nich má AI zaintegrovanou přímo do MES nebo SPC systémů, celkový průměr je 33 %. Nový závod nemá dvacet let starý sběr dat, který by někdo musel rozplétat.
Za tím číslem ovšem stojí osmnáct odpovědí.
Slovo „používáme“ navíc nese hodně různých obsahů. Nasazení ve více oblastech uvádí 14 % firem, jen v pár místech 40 % a dalších 14 % je pořád ve fázi pilotu nebo proof of conceptu. Samostatná otázka na vyzrálost dopadla podobně: 30 % provozuje AI stabilně v několika dobře popsaných scénářích, 26 % zůstává u experimentů, 17 % přiznává zatím omezený dopad a 19 % s AI vůbec nezačalo. Mezi „zkoušíme to“ a „máme to v systémech“ tak leží zhruba pět šestin oboru.
Zbytek Asie vypadá střízlivěji. Čtyřicet jedna procent čínských firem používá AI jen v pár oblastech a zároveň hlásí největší potíže s kvalitou dat ze všech regionů (45 %). Tchaj-wan má srovnatelnou adopci, ale jinou brzdu. Nedostatek lidí tam jako překážku pojmenovalo 61 % respondentů, což je nejvyšší hodnota v celé studii napříč všemi bariérami a regiony.
Severní Amerika nasadila, ale nevidí to v číslech
Severoamerická data jsou v té studii nejtvrdší čtení. Přes polovina respondentů (57 %) uvádí, že AI u nich ve skutečné výrobě zatím neběží vůbec. Šedesát dva procent nevidí žádný jasný přínos, 48 % neumí posoudit, k čemu jim AI slouží, a třetina hlásí zatím omezený praktický dopad.
Nejdřív jsem to bral jako statistický šum. Jednadvacet odpovědí, to není žádná sláva. Jenže stejným směrem to padá napříč sedmi různými otázkami: 43 % Severoameričanů pořád jen zkoumá možnosti implementace, 48 % nemá ustálený model nasazení, 33 % nemá pro AI jasného vlastníka. Na náhodu už to vypadá dost špatně.
Jedna severoamerická odchylka přitom míří opačným směrem. Do produktového inženýrství a podpory CAM chce investovat 67 % tamních firem, nejvíc ze všech regionů a o dvacet pět procentních bodů před Evropou. Severní Amerika sází na AI v přípravě výroby, ne na dílně. Dává to smysl u výrobců, kteří dělají hodně různých návrhů v malých sériích – jenže právě tam se hodnota měří hůř než na počtu zmetků.
Kde AI běží doopravdy
Nasazení jde po případech užití. Napříč celým závodem ho má osm procent firem, zbytek si vybírá místa. Nejčastěji běží v řízení procesu a optimalizaci parametrů (34 %), v kontrole kvality a analýze příčin (34 %) a v podpoře CAM (30 %). Plánování výroby má 27 %, prediktivní údržba 24 %, řízení výtěžnosti jen 14 %.
Regiony se i tady rozcházejí. Jihovýchodní Asie nasazuje AI do řízení procesu v polovině firem, Tchaj-wan má nejsilnější kontrolu kvality (42 %), Evropa vede v podpoře CAM (50 %) a v řízení procesu zůstává na čtvrtině. Severní Amerika má u kontroly kvality 14 %, nejméně ze všech. Energetika a náklady zajímají zatím sotva někoho, třináct procent celkem. A výtěžnost, tedy ukazatel, kterým se výroba DPS měří především, má AI pod sebou u jedné firmy ze sedmi.
Skoro polovina toho nasazení (48 %) je přitom jen vizualizace a hledání vzorců. Zlepšení stability procesu uvádí 29 % firem, podporu rozhodování 20 %. Automatizované rozhodování hlásí desetina respondentů a v Severní Americe nikdo. Jeden z manažerů to v rozhovoru shrnul do formulky o „asistované inteligenci“, která ještě není autonomní výrobou.
Nejlépe zdokumentovaný případ je optická inspekce. Vzorec je pokaždé stejný. Model odfiltruje falešné poplachy, člověk rozhodne o hraničních případech, teprve pak jde deska dál nebo na reinspekci. Podle dat ze studie zvládne AI automaticky vyřadit zhruba 60 % falešných hlášení a přes 90 % neplatných detekcí. Ze sta podezřelých bodů zbude na lidskou kontrolu asi deset.
Provozní čísla podává studie jako typický vzorec, žádný průměr to není. Výtěžnost nahoru o 2 až 3 procentní body, objem reinspekcí dolů o 30 až 40 %, čas na analýzu kořenové příčiny ze šesti hodin na dvě. Šest hodin na dvě zní jako drobnost, dokud si člověk nespočítá, kolik desek mezitím projde stejným špatně nastaveným krokem.
Žádná magie, jen míň smyček ve stejném procesu.
Proč se to zastavuje právě tady, vysvětlil jeden z dotázaných manažerů docela přesně: „I když model dosáhne přesnosti přes 90 %, pořád je těžké dostat se na úroveň, kterou lze v průmyslovém provozu považovat za použitelnou a důvěryhodnou.“ Jiný z dotázaných to řekl ještě stručněji: „Ve výrobě platí, že když problém vyžaduje splnění deseti podmínek, stačí jedna nesplněná a je to špatně.“ (Citace jsou v původní studii anglicky, překlad je můj.)
Výroba DPS má kolem sta procesních kroků. AI dnes pokrývá jejich menšinu.
Každý region drhne někde jinde
| Překážka škálování | Celkem | Čína | Tchaj-wan | JV Asie | Evropa | Sev. Amerika |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Nedostatečná kvalita dat | 37 % | 45 % | 32 % | 33 % | 25 % | 24 % |
| Chybějící lidé a schopnosti | 36 % | 37 % | 61 % | 50 % | 33 % | 38 % |
| Nejasně zadaný problém | 33 % | 34 % | 29 % | 33 % | 42 % | 24 % |
| Chybějící vlastník a pravidla | 31 % | 34 % | 23 % | 28 % | 42 % | 29 % |
| Integrace napříč systémy | 32 % | 37 % | 32 % | 50 % | 33 % | 29 % |
| Obtížné vyčíslení návratnosti | 21 % | 18 % | 13 % | 11 % | 8 % | 19 % |
| Omezení samotných modelů | 20 % | 17 % | 13 % | 33 % | 33 % | 19 % |
U kvality dat je Evropa skoro nejníž ze všech. Zato u zadání a vlastnictví vede. Nejasně definovaný problém pojmenovalo 42 % evropských respondentů a stejný podíl chybějícího vlastníka. K tomu 33 % viní omezení modelů, nejvíc společně s jihovýchodní Asií. A největší riziko budoucích investic vidí Evropa v systémové integraci, a to u poloviny odpovědí – víc než kterýkoli jiný velký region.
Za tím vším stojí jeden technický problém, který studie zmiňuje opakovaně. Jeden z manažerů: „Odvětví DPS nemá jednotný komunikační protokol pro zařízení. Různá zařízení mají výrazně odlišné datové formáty a frekvence aktualizací a některá vůbec neumějí přijímat řídicí příkazy.“ Dokud tohle platí, není integrace projekt na kvartál.
Jak je AI vůbec připojená
Tchaj-wan sází na cloud výrazně víc než kdokoli jiný, Evropa naopak skoro vůbec. Část toho rozdílu jde nejspíš na vrub evropské opatrnosti s tím, kam se posílají výrobní data, jenže studie tuhle otázku vůbec neklade. Ale to je jen moje domněnka.
| Způsob nasazení | Celkem | Čína | Tchaj-wan | JV Asie | Evropa | Sev. Amerika |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Integrováno do MES / SPC | 33 % | 38 % | 26 % | 67 % | 42 % | 29 % |
| Samostatné nástroje | 26 % | 29 % | 16 % | 28 % | 33 % | 24 % |
| Cloudové platformy | 25 % | 29 % | 39 % | 22 % | 8 % | 14 % |
| Zabudováno v zařízení dodavatele | 19 % | 21 % | 16 % | 33 % | 8 % | 14 % |
| Model nasazení se teprve hledá | 32 % | 26 % | 35 % | 11 % | 42 % | 48 % |
Evropská čísla jsou v téhle tabulce podivně rozdvojená. Čtyřicet dva procent evropských respondentů má AI zaintegrovanou do MES nebo SPC, druhá nejvyšší hodnota po jihovýchodní Asii. A přesně stejný podíl přiznává, že model nasazení teprve hledá. Při dvanácti odpovědích to může znamenat cokoli od reálné polarizace oboru po náhodu, ale sedí to k tomu, co Evropa hlásí u vlastnictví a zadání.
Kdo za AI ve firmě odpovídá
Ve 41 % firem vede AI iniciativy IT nebo digitalizace. Vedení závodu 18 %, procesní inženýrství 13 %. Provoz a plánování mají čtyři procenta, kvalita dvě. A 23 % firem nemá jasného vlastníka vůbec, v Severní Americe je to třetina, v Evropě čtvrtina.
Čtvrtina oboru tedy investuje do něčeho, co formálně nikomu nepatří.
Těch 23 % považuju za nejvýmluvnější číslo v celé studii. Výsledek AI ve výrobě se měří v provozních ukazatelích, ale řídí ho útvar, který za provozní ukazatele neodpovídá. IT nasadí model, provoz s ním má žít, a když se model za půl roku začne chovat jinak, není nikdo, kdo by rozhodl o změně nastavení linky. Umět by to leckdo uměl. Jenom to není ničí práce.
Na jedinou stranu se přitom nespoléhá skoro nikdo. Pětatřicet procent zavádí AI hybridním modelem s vlastním týmem i externím partnerem, 14 % čistě interně, 12 % přes dodavatele. A 32 % pořád hledá, jak na to. Evropa se přitom častěji než ostatní opírá o výrobce zařízení a systémové integrátory (17 %), což u menších závodů bez vlastního datového týmu dává smysl.
Jeden z dotázaných to shrnul bez obalu. Spoléhat výhradně na digitalizační oddělení nebo na specialisty na algoritmy je pro nasazení ve výrobních scénářích obtížné.
Peníze jdou dál, i když hodnota není vidět
Osmdesát jedna procent firem plánuje v příštích dvou až třech letech zvýšit investice do AI. Zároveň 41 % z nich zatím nevidí jasný přínos. Obojí platí najednou a firmy s tím evidentně nemají problém – utrácejí na očekávání a návratnost pořádně neměří. Obtížné vyčíslení návratnosti ostatně uvádí jako brzdu jen 21 % respondentů a jako riziko budoucích investic pouhých 14 %. Nikoho to netrápí.
Kam ty peníze potečou, kopíruje to, co už dnes funguje: stabilita a optimalizace procesu (52 %), plánování výroby a kontrola kvality shodně po 41 %, podpora CAM 31 %. IT a datová infrastruktura dostane pozornost jen u 19 % firem, což je vzhledem k pojmenovaným bariérám podivné. Firmy chtějí investovat do aplikací, ne do základů, na kterých ty aplikace stojí.
Shodují se přitom, že jejich problémy jsou navzájem hodně podobné. Kolísání procesu jako sdílený problém pojmenovalo 61 % respondentů, stabilitu zařízení 59 %, strukturu a dostupnost dat 53 %. Dokonce i důvody, proč AI projekty selhávají, jsou podle 45 % firem napříč oborem stejné. Konkurenční výhoda tedy neleží v tom, kdo si to vyřeší sám.
Jak by ta spolupráce měla vypadat? Sladění datových struktur a rozhraní chce 55 % firem, sdílení zkušeností včetně nezdarů 52 %, společné definice problémů a terminologie 50 %, benchmarky a validační metody 40 %. Za nedůležitou označuje spolupráci pět procent respondentů, v Evropě sedmnáct. To je vzhledem k evropským číslům u vlastnictví a zadání trochu paradox. Region, který nejčastěji přiznává, že neví, kdo za AI odpovídá a jaký problém řeší, zároveň nejméně věří sdílení zkušeností. Jeden z manažerů to v závěru studie shrnul do jedné věty: „Potřebujeme společný jazyk a standardy, abychom mohli efektivně sdílet data a osvědčené postupy.“
Evropa vyrobila v roce 2024 asi 2 % světové produkce DPS, v penězích kolem 1,8 miliardy eur, z toho skoro třetinu Německo. To, co tady zbylo, jsou malé série pro průmysl, obranu a zdravotnickou techniku. Zrovna tam se AI zaplatí přes stabilitu procesu a méně zmetků, tedy přesně tam, kde ji studie popisuje jako funkční. Jenže 42 % evropských respondentů neví, kdo za ni ve firmě odpovídá, a stejný podíl si není jistý, jaký problém vlastně řeší. Model se dá koupit za odpoledne. Vlastníka ne.
Zdroj: Global Electronics Association, AI in PCB Manufacturing: From Pilots to Scale, duben 2026 (kvantitativní průzkum N=111, leden–duben 2026, plus 6 anonymních rozhovorů s manažery). Doplňující data: electronics.org k přejmenování IPC (23. června 2025), Evertiq k evropské produkci DPS za rok 2024.
